Chercheur de réponse
Leçon 18 sur 19 du cours Analyse de données avec Pandas de Coddy.
Défi
MoyenLe fichier CSV answers.csv contient des réponses aléatoires. Dans ce défi, nous allons effectuer une analyse approfondie.
Voici les 5 premières lignes du fichier :
answer_id,value
1,"She learned that water bottles are no longer just to hold liquid, but they're also status symbols."
2,"When she didn’t like a guy who was trying to pick her up, she started using sign language."
3,"Eating eggs on Thursday for choir practice was recommended."
4,"He dreamed of leaving his law firm to open a portable dog wash."
- Créez une colonne nommée
num_wordset calculez le nombre de mots que contient chaque réponse. - Créez une colonne nommée
num_exclamationet calculez le nombre de points d'exclamation que contient chaque réponse. - Créez une colonne nommée
num_questionet calculez le nombre de points d'interrogation que contient chaque réponse. - Créez une colonne nommée
num_dotet calculez le nombre de points que contient chaque réponse. - Créez une colonne nommée
num_symbolsqui additionnenum_exclamation,num_questions, etnum_dots. - Créez une colonne nommée
upper_charset calculez le nombre de lettres majuscules présentes dans une réponse.
le point d'interrogation et le point sont des caractères spéciaux. Ajoutez "\" et
<strong>r</strong>(raw) avant la chaîne de caractères lorsque vous travaillez avec eux : r"\?", r"\."
Enregistrez le résultat dans df
Essayez vous-même
# pandas as pd est déjà importé
df = pd.read_csv("./answers.csv")
# Écrivez votre code ci-dessous
Toutes les leçons de Analyse de données avec Pandas
1Introduction
Pourquoi utiliser Pandas ?Structures de données dans PandasChargement de données dans un DataFrame4Analyse de données avec Pandas
Statistiques descriptivesGroupement et agrégation de donnéesDifférentes agrégationsFusion et concaténation